服务器部署编译器

① 如何把自己的ip和服务器建外自己的编译器

把自己的ip和服务器建外自己的编译器，步骤巧拆如下：
1、为了创建一个编译器，需要选择一种编程语言槐闭和开发工具。
2、编译器语法是编译器的核心部分，定义了编程语言的语法和结构。
3、有了设计好铅宽裂的编译器语法后，需要根据语法编写编译器代码。在编写编译器代码时，需要考虑编译器的性能、可靠性和易用性等方面。
4、要建立自己的服务器和IP地址，服务器需要与编译器和网络技术相匹配，而IP地址则需要根据需求和使用场景进行选择。
5、在购买服务器和域名后，需要进行服务器配置和IP地址设置。

② GPU服务器配置，用于机器学习，深度学习方向，谢谢

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)；
可以参考其官网；
操作系统可以安装Ubuntu 14.04 LTS，需要如下软件：
编译器：GNU编译器，包括C/C++/Fortran编译器；
Intel编译器，包括C/C++/Fortran编译器、MKL、等；
并行环境：OpenMPI、MPICH等MPI并行环境；
GPU开发环境：最新CUDA驱动、编译器、调试器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度学习框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要编译提供python接口和Matla（支持mex编译）接口；
DNN平台：基于B/S架构，便于用户实时且可视化地进行DNN的训练、测试

推荐配置一：
计算平台采用：LZ743GR-2G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：INTEL 2.5寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）
电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源

推荐配置二：
计算平台采用：LZ-748GT
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源

推荐配置三：
计算平台采用：LZ428GR-8G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷2.5寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）
电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源；
可以咨询：1381O114665